XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemKarolina
鼠标决策中先验信息的大脑范围表示
查尔斯·休伯特（Charles Hubert）1，国际大实验室，丹尼尔·伯曼（Daniel Birman），安妮·K·苏克兰（Anne K Surchland）8，杨丹9，埃里克·埃吉·侯赛斯（Eric Ej Husser）7，Sounds B Miska 12，Thomas D Men-Flogel 12，Jean-Paul圣诞节4，Kai Nylund 5，Kai Nylund 5，Pan-Vazquez的Alegenro； Paninski 16，乔纳森枕头10； Yanliang Shi 11，Noam Roth 5，Michael Shitner 1 Carolina Z Socha 7，Steven Jon West 12，Anthony Zador 10，Anthony Zador 14，Peter Dayan 13，Alexander
“粮食安全：国际贸易是气候变化适应的关键组成部分” Janssens Charlotte 1,2*，HavlíkPetr2，KrisztinTamás2，Bak
marco solmi a，b，c，d，＃， *， *， *， *， *， *， *，，，＃，＃，＃，＃，i，Michele Fornaro K，Lynne Kolton Schneider L，S。Rohani-Montez L，S. Rohani-Montez L，Leanne Fairley L，Leanne Fairley L，Leanne Fairley L，Smith，Smith，Smith，smith the Bitter the Bitch the Bitch the Bitch the Bitter the Bitch philip Gorwood，o，o，o，o，o，o，taip p，taip pi，par， Cortex Joseph Firth ad, Paolo Fusar-Poli, af, ah, ah , ah , ah , ah , Ai Koyanaga , am, Henrik Larsson an Kelli Lehto ao , Peter Lindgren ap , aq , Mirko Manchia the , as Northent, Boyer ba , Eduard Vieta az , Christoph U. Correll is , bb , bc ,
农业数字技术
3 Zoltan Madaras 佩CS研究所应用数字技术解决方案的葡萄种植发展 5 Paul Schmit、Ranko Gantner、Anna Neubauer、Anna Garré 通过数字数据记录评估马耕耕技术 6 Mario Kožul、Goran Fruk,热利科Hederić 设计用于精准农业的自主漫游车 8 Ana Šunić, Zdenko Lončarić 克罗地亚耕作作物施肥的众包数据 11 Mario Kožul、Ivan Aleksi、Željko Hederić 果园应用自主机器人平台的能源管理 12 Dušan Dunđerski、Ivana Varga、Dario Iljkić、Dubravka Užar 大麻评估使用 IMAGEJ 软件确定幼苗大小 13 Nenad Bestvina 信息系统支持工厂生产 14 Luka Šumanovac、Petra Pejić 用于苹果识别和机器人操作的图像处理方法 15 Lech Gałęzewski、Edward Wilczewski、Marek Kościński、Iwona Jaskulska、Jacek Majcher、Andrzej Wilczek 土壤湿度测量的可靠性作为决定因素了解精准农业的有效性 16 Karolina Kajan、Vlatko Galić ANDROID组织植物育种计划的申请 17 Davor Bilić, Zdenko Lončarić 无人机获得的数据对作物可变追肥的适用性和充分性 18 Domagoj Grgić, Marija Ravlić 使用无人机和机器人控制杂草 21 Ana Marija Antolković, Martina Skend罗维奇·巴博耶利奇、雷亚·弗托杜西奇、米哈埃拉萨特瓦尔·弗尔班西奇、马尔科·佩特克、安东尼奥·维杜卡、托米斯拉夫Karažija，Goran Fruk 用于目标检测的苹果园数据集
气候变化是不公正的丰富
* Bar Ilan大学法学院副教授。©2024，Maytal Gilboa，Yotam Kaplan＆Roee Sarel。**希伯来大学法学院教授。***汉堡大学法律与经济研究所私法与法律与经济学初级教授。For insightful comments and discussions, we thank Emily Barritt, Marija Bartl, Vanessa Casado Pe´rez, Rashmi Dyal-Chand, Monika Ehrman, Eberhard Feess, Mia Gray, Amnon Lehavi, Candida Leone, Ronit Levine-Schnur, Adi Libson, Yael Lifshitz, Colin Mackie, Chantal Mak, Hans-Wolfgang Micklitz, Gideon Parchomovsky, Ariel Porat, Oren Perez, Irit Samet, Ori Sharon, Henry Smith, Doron Teichman, Aukje van Hoek, Shelley Welton, Katrina Wyman, Eyal Zamir, and participants at the 2023 King's College Energizing Private Law Workshop, the 2023 Amsterdam Law School Ecologies of Private Law讲座系列和2024年UCL法律学院私法理论会议。提供了出色的研究帮助，我们感谢Hillel Billauer，Fabien Collier，Antonia Imberh，Maor Levi，Caio Lima，Sheila Lynn，Niv Meirson，Rafaella Moscalewsky，Karolina Piskorska和Ioan Sumandea。我们感谢德国 - 以色列科学研究与发展基金会的慷慨财务支持（赠款编号1529）。由欧盟（ERC，UEPP，101077050）共同资助。表达的观点和观点仅是作者的观点，不一定反映欧盟或欧洲研究委员会的观点。欧盟和授予机构都不能对他们负责。
俄罗斯悄然征服：白俄罗斯
致谢 作者要感谢 ISW 研究团队成员和美国企业研究所关键威胁项目 (CTP) 的同行对本报告的支持。他感谢 ISW 主席金·卡根多年来提供的智力、道义和物质支持。如果没有弗雷德里克·W·卡根博士在研究和撰写本文的整个过程中不可或缺的指导、分析反馈和鼓励，本文就不可能完成。作者还要特别感谢 ISW 国家安全研究员、前俄罗斯团队负责人梅森·克拉克 (Mason Clark)，他的反馈和批判性评论使本文成为可能，作者深情地回忆起与他一起报道 2020 年白俄罗斯抗议活动 —— 这场危机努力启发了本文的写作。作者要特别感谢俄罗斯团队副负责人 Kateryna Stepanenko 和 Karolina Hird 帮助作者管理 ISW 的俄罗斯团队，而作者在 2023 年末和 2024 年初完成了本文的大部分内容。特别感谢 ISW 地理空间情报团队成员 Noel Mikkelsen、Thomas Bergeron、Daniel Mealie 和 Mitchell Belcher 对本报告中大量地图和图形的地理空间分析支持。感谢 ISW 俄罗斯团队实习生 Kateryna Shymkiv、Solomiya Plugator、Daniel Ovetsky 和 David Nguyen 为本文提供的参考文献做出的贡献。作者要感谢 ISW 对外关系团队和 Suchy Design 对图形的巨大支持，以及 Christopher Solomon 的编辑审查。最后，作者要向 ISW 俄罗斯团队的所有成员表示深切的感谢——成员人数不胜数——他们在过去五年里所做的评估和研究使得本文成为可能。
农业数字技术
3 Zoltan Madaras Viticurtural Developments在Pécs研究所应用数字技术解决方案5 Paul Schmit，Ranko Gantner，Anna Neubauer，AnnaGarré通过数字数据记录评估马匹的耕作技术lončarić挤满了克罗地亚的耕作数据11MarioKožul，Ivan Aleksi，ŽeljkoHederić的能源管理，用于在果园中使用的自主机器人平台12dušandušandunéerski，Ivana varga，darioiiljkić，darioiljkić，darioiiljkićyeakine sige toplation toplation 14Lukašumanovac，PetraPejić苹果识别和机器人操作的图像处理方法15 LechgaLęzewski，Edward Wilczewski，Marekkościński，Iwona Jaskulska，Jacek Majcher，Andrzej Wilczek Wilczek的可靠性，用于确定精确性农业ka kariran ka karjar ka jar ka jar ka ja ka ja ka繁殖计划17 DavoriC，ZdenkoLončarić的适用性和无人机获得的数据的适用性和可变的农作物的可变性EK，Antonio Viduka，TomislavKaražija，Goran Fruk数据集，用于对象检测
暂定计划（截至 2022 年 6 月 4 日）会议...
10:50–11:30：休息/电子海报会议 11:30 – 11:40：Andrea Tomadin（意大利比萨大学）O 光激发石墨烯的有效塞贝克系数理论 11:40 – 11:50：Adam Rycerz（波兰雅盖隆大学）O 掺杂石墨烯中的亚 Sharvin 电导和增强散粒噪声 11:50 – 12:00：Argyrios Varonides（美国斯克兰顿大学）O 通过正向偏置石墨烯/n-GaAs 肖特基结中的隧穿实现电子发射理论 12:00 – 12:30：Marcos A. Pimenta（巴西 UFMG 大学）K 旋转双层石墨烯中层内和层间电子-声子过程的共振拉曼增强 12:30 – 12:40：Artur Dobrowolski （Lukasiewicz 研究网络-微电子与光子学研究所，波兰） O 根据 SiC 衬底的拉曼响应确定石墨烯层数 12:40 – 12:50：Karolina Pietak（Lukasiewicz 研究网络-微电子与光子学研究所，波兰） O 通过介电层沉积增强石墨烯相关和衬底相关的拉曼模式 12:50 – 13:00：Jakub Jagiello（Lukasiewicz 研究网络-微电子与光子学研究所） : 13:00 – 13:10: Konrad Wilczynski (华沙理工大学，波兰) O 支撑单层和多层 WS2 纳米片中的声子非谐性 - 第一性原理和拉曼研究 13:10 – 13:20: Christoph Geers (NanoLockin GmbH，瑞士) O 用于分析石墨烯的主动热成像技术 13:20 – 14:20 : 午餐休息 14:20 – 14:50: Joshua A. Robinson (宾夕法尼亚州立大学，美国) K 探索原子极限的金属 14:50 – 15:00: Assael Cohen (特拉维夫大学，以色列) O 一种用于晶圆级高光学质量 TMD 的创新方法 原子通过 MOCVD 技术进行层生长 15:00 – 15:30: Joan M. Redwing (美国宾夕法尼亚州立大学) K 蓝宝石上的 TMD 阶梯定向外延
社论 已经投入还是绝对热衷？人工智能、学术出版和信息素养
好吧，好吧，我承认……我们可能是时候发表一篇关于人工智能 (AI) 的社论了，对吧？统计数据显示，我们发表的关于这个主题的论文可靠地排在我们最受欢迎的文章中，而且在图书馆学的几乎所有其他方面，越来越难以避开这个主题。话虽如此，而且有点令人惊讶的是，考虑到炒作，与人工智能和信息素养 (IL) 相关的出版物相当稀少。除了 JIL 董事会成员 Noora Hirvonen (2024；Hirvonen 等人，2023) 从可供性的视角探索人工智能，以及 Karolina Andersdotter (2023) 研究如何使用学习圈来帮助图书馆工作人员参与该主题的工作外，似乎研究尚未赶上我所看到的关于该主题的专栏文章、会议提交和 LibGuides 的数量。最近，我的同事 Darren Flynn 推荐了 Annie Pho 和 Wynn Tranfield (2024) 关于批判性人工智能素养的论文，该论文对工具对图书馆工作人员“劳动、教学和专业实践”的影响进行了有用的分析，特别关注了延续关系性的需求（和挑战）。然而，除了这些文章之外，仍然有足够的空间来考虑人工智能如何限制和实现 IL 实践的实施，或者它如何为信息景观的构建创造条件。有一件事我见过的报道更少，但它引发了更多有趣的考虑，那就是人工智能对 JIL 等期刊的影响。无论你对人工智能及其未来有何看法（目前，它似乎有点“惊慌失措”），都有明显的实际影响，学术期刊需要尽早处理。当然，编辑委员会的主要担忧之一是人工智能在作者评定中的应用——下一段将对此进行详细介绍——但一个可能不太常见的担忧是人工智能在学术交流过程的审阅阶段的应用（Battacharya，2024 年）。人工智能用于同行评审的风险在于将评审重点放在结构性问题而非分析性问题上，这也引发了人们对“所有权、剽窃和隐私标准”的担忧，因为审稿人会将未发表的材料上传到高度不透明的私营公司手中（Heidt，2024 年）。更不用说与数据抓取相关的问题了，这是
SBB-2024 PlantGen 学校 2024 - 会议 - ICG SB RAS
1. Zverintseva Karolina Mikhailovna，学生，伊尔库茨克国立生物科学大学，俄罗斯伊尔库茨克 “玉米线粒体质粒对核基因进化的影响” K. Zverintseva、I. Gorbenko 2. Borisenko Natalya Viktorovna，研究员，俄罗斯萨拉托夫联邦国家预算科学机构“FANTS South-East” “通过 RNA 沉默 gamma-kafirin 基因提高高粱种子储存蛋白的消化率：RNAi 遗传构建体在 cv. 突变体中的遗传和表达。 “进步及其混合体” NV Borisenko、LA Elkonin、TE Pylaev、S.Kh。 Sarsenova、V. Panin 3. Korzhenevskiy Maksim Anatolyevich，初级研究员，俄罗斯科学院卡累利阿研究中心林业研究所，俄罗斯彼得罗扎沃茨克 “不同木质部发生情景下卡累利阿桦树 (Betula pendula var. carelica) 树干组织中糖转运蛋白基因的差异表达” MA Korzhenevskiy、AK Pomeranets、OV Gorshkov、Yu.L. Moshchenskaya、NA Galibina 4. Vilis Polina Sergeevna，实验室研究助理，圣彼得堡国立大学，俄罗斯圣彼得堡“在从种子到幼苗的过渡阶段，对编码 ABA 依赖性转录因子 ABI3、ABI4 和 ABI5 基因启动子在 Pisum sativum L. 胚轴中甲基化模式的分析”P.S.维利斯，E.A.克里洛娃，E.K.赫列斯特金娜，S.S.梅德韦杰夫，G.N. Smolikova 5. Frankevich Tatyana Andreevna，实验室助理，ICG SB RAS，俄罗斯新西伯利亚“研究 GAUT1 和 GAUT7 基因敲除对拟南芥悬浮培养细胞聚集的影响”T.A.内华达州弗兰卡维奇佩尔米亚科娃，Yu.V.西多尔丘克，E.V.德伊内科
社论：二氧化碳捕获和转化：先进材料......
大气中二氧化碳 (CO 2 ) 浓度的持续增加引发了全球变暖和气候变化，碳中和是人类社会最重要的目标之一。CO 2 的捕获和转化已成为减缓气候变化和减少温室气体排放的研发热门领域。先进材料和工艺在这些努力中发挥着至关重要的作用。在 CO 2 捕获中，目标是捕获来自发电厂、工业过程和运输等各种来源的 CO 2 排放。正在开发多孔材料、膜和溶剂等先进材料以选择性捕获 CO 2。这些材料具有高表面积和特殊性能，能够有效地吸附和分离 CO 2。西波美拉尼亚理工大学的 Karolina 通过热液工艺从甜菜糖蜜中制备碳质材料，然后进行化学活化，并将其用于 CO 2 捕获（Kielbasa）。具有 2005 m 2 g −1 高比表面积和 0.851 cm 3 g −1 总孔体积的活性生物碳在 1 bar 和 0 °C 下对 CO 2 的最高吸附量为 7.1 mmol/g。一旦捕获 CO 2，就可以通过各种过程将其转化为有价值的产品。人们正在探索先进的催化材料，将 CO 2 转化为化学品、燃料和其他有用的产品。例如，CO 2 可以转化为甲醇，甲醇可以用作燃料或作为生产其他化学品的原料。江苏大学的徐等人用溶胶-凝胶法制备了具有 Cu 2 In 合金结构的 Cu 1 In 2 Zr 4 -OC 催化剂，用于 CO 2 加氢制甲醇（宋等人）。他们发现煅烧前后的等离子体处理可以在一定程度上提高 CO 2 加氢活性。尤其是在煅烧前经过等离子体改性的Cu1In2Zr4-O-PC催化剂上，在反应温度270℃、反应压力2MPa、CO2/H2=1/3、GHSV=12000mL/(gh)的条件下，CO2转化率达到13.3%，甲醇选择性达到74.3%，CH3OH时空产率达到3.26mmol/gcat/h。这是因为等离子体改性可以减小粒径，增强Cu和In之间的相互作用，并使Cu的2p轨道结合能移至更低位置。期待先进技术将在制备具有高CO2转化效率和稳定性的材料方面做出巨大贡献。电化学过程（例如电还原）也正在用于CO2转化的研究。曹等人。嘉兴学院教授综述了电催化领域的最新进展